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18 déc
18/12/2018 09:00

Sciences & Société

Soutenance de thèse : Gianluigi BROGNA

Probabilistic Bayesian approaches to model the global vibro- acoustic performance of vehicles

Doctorant : Gianluigi BROGNA

Laboratoire INSA : LVA
Ecole doctorale : ED162 MEGA

Dans le domaine automobile, les approches actuellement utilisées pour analyser et prédire l’état vibro-acoustique d’un véhicule ne sont pas encore représentatives de la complexité réelle des systèmes concernés. Entre autres limitations, les spécifications pour la conception restent basées sur des chargement extrêmes, utiles pour la tenue des structures mais non représentatifs de l’usage client pour les prestations vibro- acoustiques. Un objectif principal est ainsi de construire des modèles probabilistes aptes à prendre en compte les conditions de fonctionnement réelles, ainsi que les incertitudes structurelles du véhicule comme les dispersions en fabrication. Ces modèles sont destinés à maîtriser un domaine s’étendant jusqu’aux moyennes fréquences. Pour ce faire, quatre étapes sont proposées : (1) une modélisation générique du système mécanique constitué par  un  véhicule,  cohérente  avec  les  réponses  dynamiques  dont  la  prédiction  est souhaitée par les ingénieurs ; (2) l’estimation de l’ensemble des efforts s’appliquant sur ce système, pour une large plage de conditions de fonctionnement véhicule ; (3) l’analyse et la modélisation de ces efforts, considérés comme fonctions des conditions de fonctionnement; (4) l’étude de l’application des efforts modélisés à une structure dont les fonctions de transfert sont calculées par une méthode d’élément finis stochastique non- paramétrique. La réponse ainsi obtenue est une image plus fidèle des conditions de fonctionnement du véhicule et de ses incertitudes structurelles. Pour ces étapes, des algorithmes bayésiens ad hoc sont développés et mis en œuvre sur une importante base de données issue de projets automobiles. Le cadre bayésien est particulièrement utile pour prendre en compte toute connaissance a priori, notamment celle des experts véhicule, et pour facilement propager l’incertitude entre les différents niveaux du modèle probabilisé. Enfin, les méthodes d’analyse choisies se révèlent ici intéressantes non seulement pour la réduction effective des données, mais aussi pour aider la compréhension physique et l’identification des phénomènes dynamiquement dominants.

Informations complémentaires

  • Amphithéâtre Clémence-Augustine Royer, Bâtiment Jacqueline Ferrand (Villeurbanne)